Thiết kế và tối ưu thực thi bộ giải mã cầu trên phần cứng chuyên dụng cho hệ thống thông tin vô tuyến MIMO

Bài viết Thiết kế và tối ưu thực thi bộ giải mã cầu trên phần cứng chuyên dụng cho hệ thống thông tin vô tuyến MIMO đề xuất một cách tiếp cận hiệu quả và có tính khả dụng cao cho thiết kế bộ giải mã cầu trên phần cứng có thể cấu hình lại (FPGA). Thiết kế được đánh giá là mang lại giá trị tiệm cận về chất lượng của phương pháp ước lượng hợp lý cực đại (ML) nhưng với độ phức tạp tính toán giảm đáng kể.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Thiết kế và tối ưu thực thi bộ giải mã cầu trên phần cứng chuyên dụng cho hệ thống thông tin vô tuyến MIMO Kỹ thuật điều khiển & Điện tử Thiết kế và tối ưu thực thi bộ giải mã cầu trên phần cứng chuyên dụng cho hệ thống thông tin vô tuyến MIMO Nguyễn Minh Thường1, Trần Xuân Nam2, Nguyễn Đức Thắng2, Vũ Tiến Anh2, Trịnh Quang Kiên2* 1 Viện KH-CN quân sự; 2 Học viện Kỹ thuật quân sự . * Email: kien.trinh@lqdtu.edu.vn Nhận bài: 01/4/2022; Hoàn thiện: 08/5/2022; Chấp nhận đăng: 17/5/2022; Xuất bản: 28/6/2022. DOI: https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.80.2022.80-91 TÓM TẮT Bộ tách tín hiệu hợp lý cực đại (Maximum likelihood – ML) có thể đạt được tỷ lệ lỗi bit tốt nhất nhưng đòi hỏi độ phức tạp tính toán rất cao. Điều này làm cho thuật toán này không được áp dụng trong thực tế. Do đó, nhiều kiến trúc bộ giải mã đã được đề xuất để khắc phục độ phức tạp cao của bộ tách tín hiệu ML. Trong số đó, thuật toán giải mã cầu (Sphere decoder – SD) là một trong những cách tiếp cận hứa hẹn nhất cung cấp chất lượng gần như ML với khối lượng tính toán hợp lý. Bài báo này đề xuất một cách tiếp cận hiệu quả và có tính khả dụng cao cho thiết kế bộ giải mã cầu trên phần cứng có thể cấu hình lại (FPGA). Thiết kế được đánh giá là mang lại giá trị tiệm cận về chất lượng của phương pháp ước lượng hợp lý cực đại (ML) nhưng với độ phức tạp tính toán giảm đáng kể. Từ khoá: MIMO; FPGA; Ghép không gian (SM); Bộ giải mã cầu (SD); Hợp lệ cực đại (ML). 1. MỞ ĐẦU Trong các nghiên cứu gần đây, các hệ thống truyền thông MIMO đã được chứng minh có khả năng tăng dung lượng kênh và nâng cao độ tin cậy của kênh truyền vô tuyến. Ý tưởng chính của hệ thống MIMO là khả năng biến hiệu ứng lan truyền đa đường, vốn là một trở ngại trong giao tiếp vô tuyến thông thường, thành một lợi ích cho hệ thống [1]. Hiện nay, các kỹ thuật MIMO đã được chấp nhận như một tiêu chuẩn giao tiếp vô tuyến cho các hệ thống truyền thông không dây hiện đại như hệ thống thông tin di động 4G LTE, 5G, Wi-Fi, WiMAX, cho phép tăng thông lượng truyền dẫn bằng cách thực hiện các sửa đổi trong lớp PHY và MAC [2]. Với sự gia tăng của số lượng các ăng-ten phát và bậc điều chế, độ phức tạp của bộ giải mã hợp lệ cực đại tối ưu ML (Maximum Likelihood) tăng lên theo cấp số nhân khiến nó không còn phù hợp để triển khai phần cứng thời gian thực, đặc biệt là đối với các hệ thống MIMO cỡ lớn (Massive MIMO) [1, 3]. Giải mã cầu (Shpere Decoder – SD) là một trong các giải pháp tiếp cận chính để giảm bớt độ phức tạp tách tín hiệu trong các hệ thống ghép kênh phân chia theo không gian (Spatial Division Multiplexing – SDM) và đa truy cập phân chia theo không gian (Spatial Division Multiple Access – SDMA) trong khi vẫn duy trì được các đường cong BER của SD tiệm cận với đường cong BER của bộ giải mã ML. Giải mã cầu ban đầu được giới thiệu vào năm 1985 bởi Finke và Pohst [4], nó như là một kỹ thuật để giảm khối lượng tính toán khi tìm véc tơ có độ dài ngắn trong một lưới. SD lần đầu tiên được sử dụng trong truyền thông vào năm 1993 để giải mã mềm mã Golay bởi Viterbi và Bigleri [5]. Sau đó, một số lượng lớn các nghiên cứu về thuật toán giải mã cầu đã được nghiên cứu với mục đích đảm bảo các hệ số phẩm chất của bộ giải mã SD tiến gần tới chất lượng của bộ giải mã ML với độ phức tạp tính toán giảm đáng kể [4, 6-8]. Một số các sơ đồ cây tìm kiếm được sử dụng trong giải mã cầu có thể kể đến như tìm kiếm cây theo chiều sâu, tìm kiếm cây theo chiều rộng [9-11] tìm kiếm theo chiều sâu kết hợp giữa chiều rộng và chiều sâu [12]. Một phương pháp khác là giảm độ phức tạp cho tìm kiếm theo độ sâu là thuật toán giải mã Schnorr-Euchner (SE) [13, 14]. Thuật toán này liệt kê và sắp xếp các 80 N. M. Thường, …, T. Q. Kiên, “Thiết kế và tối ưu thực thi … hệ thống thông tin vô tuyến MIMO.” Nghiên cứu khoa học công nghệ khoảng cách Euclid của chúng theo thứ tự tăng dần để tìm kiếm ưu tiên. Quá trình này có thể dừng lại khi giải pháp thỏa đáng được tìm thấy trong siêu cầu, do đó tránh tăng thêm khối lượng tính toán [5, 14]. Tuy nhiên, độ phức tạp tính toán của loại phương pháp giải mã này phụ thuộc vào giá trị được chọn của bán kính cầu và mức độ nhiễu cũng như điều kiện kênh truyền. Những yếu tố này dẫn đến thông lượng và độ trễ không thể đoán trước được và không phù hợp cho việc triển khai phần cứng. Do đó, trong nghiên cứu này, chúng tôi thực thi thiết kế đề xuất một kiến trúc cho bộ giải mã cầu để đánh giá chất lượng hệ thống và tài nguyên chiếm dụng. Tối ưu thiết kế cho hệ thống đảm bảo cân bằng giữa các tài nguyên sử dụng và hệ số phẩm chất BER, thông lượng hệ thống để mang lại hiệu quả thiết kế tối ưu. Với kiến trúc cho bộ giải mã cầu đề xuất, hệ số phẩm chất BER và thông lượng hệ thống có thể được tối ưu và điều chỉnh thông qua tham số khởi tạo cầu. Đóng góp của nghiên cứu là đã đề xuất và thực thi được một kiến trúc cho bộ giải mã cầu SD trên nền tảng phần cứng FPGA có thể đạt được tỉ lệ lỗi bit xấp xỉ của bộ tách ML với độ phức tạp phù hợp có thể được cài đặt trên các linh kiện có tài nguyên tương đương với FPGA Kintex 7 XC7k325 và Virtex UltraScale+ xcvy7p-flva2104-3-e-EVAL của hãng Xilinx. Phần còn lại của bài báo được tổ chức như sau: Phần 2 trình bày mô hình hệ thống chung và định dạng tín hiệu tương ứng. Phần 3 trình bày thực thi trên phần cứng chuyên dụng thuật toán giải mã cầu. Phần 4 kết luận bài báo. 2. NỘI DUNG CẦN GIẢI QUYẾT 2.1. Mô hình hệ thống x H (NR x NT) y n1 y1 ...